在国内外环境对制造业压力日益增大的今天,制造企业必须从以前大批量生产单一产品的模式转变成为“多品种、小批量”的生产模式,采用柔性制造系统面向客户订单进行生产。本文对机器和工人的资源约束下,工艺规划与车间调度这两个柔性制造系统的组成部分的集成优化进行了研究和求解。首先,在AND-OR有向图和Dag图的基础上提出AND-OR节点图的图示方法,表示工艺规划中的柔性。基于AND-OR节点图,建立了以最小化最大完工时间、总能耗和工人工时方差为优化目标的、双资源约束下工艺规划与车间调度的集成优化问题模型。基于提出的工艺规划中关键柔性的数组表示,设计一种整数编码方案、初始化机制、交叉算子和变异算子。结合入侵肿瘤生长优化算法和NSGA3算法,提出一种多目标入侵肿瘤生长优化算法。基于入侵肿瘤生长优化算法,通过引入快速非支配排序方法和基于参考点的筛选方法对细胞进行分类。为防止重复细胞过多,设计重复细胞的替换步骤,基于交叉和变异算子,重新设计细胞的生长和入侵过程。结合回溯搜索算法和NSGA3算法,提出一种多目标回溯搜索算法。基于回溯搜索算法,通过引入权重因子,提出了精英化历史种群方法。使用交叉和遗传算子替代回溯搜索算法中的变异和交叉步骤。通过自适应调整交叉和变异概率,兼顾算法的种群多样性和收敛速度。使用NSGA3中的基于参考点的筛选方法,改进对试验种群的选择步骤,使算法更适用于多目标优化问题的求解。依据所提出的算法,进行数值实例求解。通过与传统多目标优化算法在解集的超体积、分布度以及延展度三项指标的对比分析,验证所提出算法的有效性和优越性。针对实际生产中的典型案例,同时使用多目标入侵肿瘤优化算法和多目标回溯搜索算法求解,并合并两算法得到的Pareto最优解集得到多个工艺规划和车间调度方案。